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深入强化学习中政策梯度的权威指南：理论，算法和实施
近年来，在深入的强化学习中提出了各种强大的政策梯度算法。虽然所有这些算法都以策略梯度定理为基础，但特定的设计选择在各算法中都有很大差异。我们提供了对政策政策梯度算法的整体概述，以促进对其理论基础及其实际实施的理解。在此概述中，我们包括策略梯度定理的连续版本，收敛结果以及对实用算法的全面讨论的详细证明。我们比较了连续控制环境上最突出的算法，并提供了有关正规化益处的见解。所有代码均可在https://github.com/ matt00n/propictgradientsjax上找到。
通过良好的生成流量
我们制定了良好的连续时间生成流量，用于学习通过F-差异的近端正规化在低维歧管上支持的分布。wasserstein-1近端运算符调节f- ddiverences可以比较单数分布。同时，Wasserstein-2近端运算符通过添加最佳运输成本（即动能惩罚）来使生成流的路径正规化。通过均值野外游戏理论，我们表明这两个接近物的组合对于配制良好的生成流量至关重要。可以通过平均场游戏（MFG）的最佳条件，汉密尔顿 - 雅各布（HJ）的系统以及向前连续性偏微分方程（PDE）的最佳条件进行分析，其解决方案表征了最佳生成流。对于在低维流形的学习分布中，MFG理论表明，Wasserstein-1近端解决了HJ终端状况，而Wasserstein-2近端是针对HJ动力学的，这既是相应地向后的PDE系统，都可以很好地置于范围内，并且是一个独特的范围。这意味着相应的生成流也是唯一的，因此即使在学习在低维流形的高维分布方面，也可以以强大的方式学习。通过对持续时间流的对抗训练来学习生成流，这绕开了对反向模拟的需求。我们证明了我们的方法生成高维图像的功效，而无需诉诸自动编码器或专业体系结构。
2024-25 年经济调查失业率...
在强劲的疫情后复苏和正规化程度提高的推动下，印度劳动力市场指标在过去几年中大幅改善。根据定期劳动力调查 (PLFS)，印度的失业率大幅下降，劳动力参与率和工人人口比例都有了显著改善。此外，数字经济和可再生能源等行业为创造高质量就业提供了巨大潜力，这对于实现 Viksit Bharat 的愿景至关重要。这是印度财政和公司事务部部长 Smt. Nirmala Sitharaman 今天在议会提出的 2024-25 年经济调查中指出的。
加速核电 - 通过Burer-Monteiro分解
这项工作提出了一种快速的算法BM-Global，用于核总规化的凸和低级别基质优化问题。bm-Global效率通过低成本步骤来降低客观值，从而利用非概念但光滑的居民 - 蒙特利罗（BM）分解，而有效地逃脱了鞍点，并在saddle点上逃脱了鞍点，并以bm的态度来确保快速的核能速率，以确保快速的全局核能核能，以确保全局的核能范围，以确保全局的全局核能，以确保全局的核定速率，以确保界限的全局效率。在其上，多个近端梯度步骤。所提出的方法可以自适应地调整BM分解的等级，并可以通过多种识别工具在优化过程中自动确定BM分解问题的最佳等级。bm-Global因此，与现有矩阵 - 因子化方法相比，在参数调整上花费的时间少得多，这需要详尽的搜索才能查找此最佳等级。在现实世界中的大型建议系统，正规化内核估计和分子构象方面进行了广泛的实验，以确保BM-全球确实可以有效地呈现出潮汐的局部最小值，以使现有的BM的方法与状态级别相比，这是一个范围较高的核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 均与核能的核能降低了，均匀的核能是 - 正规化程序。根据这项研究，我们在https://www.github.com/leepei/bm-global/上发布了拟议的BM-Global的开源包。
为什么Bradley-Terry模型适合RLHF？
本论文的主要问题是，尽管Bradley-Terry模型在建模RLHF和培训LLM的偏好方面有明确的缺点，但为什么Bradley-Terry模型效果很好。例如，许多批评家认为，即使各个偏好是及物的，这种偏好的聚集也不是Bradley-terry模型的参数化不足。在本论文中进行调查的潜在假设是，尽管对于培训LLM模型的培训，这种批评可能是正确的，但对于确定了最佳输入向量而不是整个排名，但对于训练LLM模型来说，这只是重要的。此外，由于与这些模型的大小相比，由于偏好数据集的尺寸较小，LLM易于过度拟合。Bradley-Terry模型的普及和功效可能是由于其参数不足是一种隐式正规化而引起的。
基于gan的转录组学数据增强
动机：由于高通量和昂贵的测序方法，转录组学数据变得越来越易于访问。但是，数据稀缺性阻止了利用深度学习模型对表型预测的完整预测能力。人工增强训练集，即数据增强，建议作为正规化策略。数据增强对应于训练集的标签不变转换（例如，在文本数据上进行图像和语法解析的几何变换）。不幸的是，这种转换在跨文字组范围内未知。因此，已经提出了深层生成模型，例如生成对抗网络（GAN）来生成其他样本。在本文中，我们分析了基于GAN的数据增强策略，就性能指标和CAR表型的分类分析。
脑部疾病的神经影像学特征
此手稿总结了设计机器学习模型的研究，以发现精神障碍的大脑成像特征。我们探索了缩小维度和正规化策略，以提出由大量的介导测量引起的“维度的诅咒”。鉴于稀疏模型产生稳定且可解释的预测性特征的局限性，我们建议通过整合空间约束来推动正则化。对实验数据的评估表明，这些约束迫使解决方案遵守生物学先验，从而产生更合理的可解释的预测性临床状态脑签名。为了弥合生物学过程和脑成像之间的间隙，我们提出了多元潜在可变稀疏模型，以研究大脑对遗传的影响。
非正规经济简史
大约半个世纪前，非正规经济中的就业一词被提出时，人们讨论的是非正规经济。非正规经济是城市劳动力的一个部门，其定义总结了描述性特征，表明全球南方国家的人在被剥夺了大部分或所有生产资料后，如何通过出卖劳动力来谋生。对他们困境的调查聚焦于农民经济和社会向后农民经济和社会的重组。预期的向上流动性本应通过集体行动的谈判能力来推动，但并未实现。劳动关系的正规化并没有扩大，而是发生了相反的情况。一小部分被提升为正规就业并受到正规和受监管就业保护的人被非正规化。在二十世纪最后二十五年新自由主义资本主义的冲击下，劳动力灵活化和临时化不仅在全球南方国家加剧，而且蔓延到全球北方国家。新政策结束了民族国家曾经发展起来的调解资本和劳动利益的中介作用，导致全球范围内公共机构、空间和代表权的缩减。虽然关于非正规性的争论仍然坚定地集中在劳动和就业上，但我认为，企业资本与国家权力勾结，不仅实现了有偿工作的放松管制，而且放弃了正规性的法律准则，导致底层人民处于无法无天的状态。在重组中，政治和治理都与大企业一样，是非正规性制度的利益相关者，这种制度侵蚀了全人类的平等、民主、公民权利、团结和共同福祉。关键词
肯尼亚共和国土地部21号第1页...
组件1：集成结算升级。该组件支持通过在两个子组件下分类的两种主要干预措施来升级结算；子分数1.1：任期正规化 - 为居住在无争议的公共土地上的人们进行任期的正规化，其过程包括：制定当地的物理和土地利用开发计划，用于定居点，该计划为道路，排水，走道，人行道等基础设施的基础设施列出了土地包裹和韦尔斯；根据计划，通过身体放置的身体放置来划定包裹；根据调查计划的筹备受益人的准备名单和 / /或发行分配信；和标题的发行。子组件1.2：基础设施升级 - 协调基础设施投资组合，其菜单包括：水和卫生系统，雨水排水，固体废物收集和沉降分类，行人人行道，自行车道，道路，道路，街道，街道和安全照明，公共公园，公园和绿色空间。进一步包括与预防犯罪和暴力有关的投资，包括但不限于社区中心。组成部分2：社会经济包容性计划通过社会经济包容计划项目旨在增强目标受益人的社会和经济包容。该组成部分支持社区发展计划，以增强社会和经济包容性，确定符合政府计划资格标准但被排除在外的受益人，并被排除在外，适当地将其连接起来，支持参与性犯罪和暴力映射，监视当地劳动力的使用，雇用当地劳动力，负责社区能力建设并促进各种基于社区的固体造成固体损失管理，包括包括社区的固体造成损害管理。